論文の概要: Augmenting LLMs with Knowledge: A survey on hallucination prevention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16459v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 14:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:05:32.291598
• Title: Augmenting LLMs with Knowledge: A survey on hallucination prevention
• Title（参考訳）: 知識によるLLMの増強:幻覚予防に関する調査
• Authors: Konstantinos Andriopoulos, Johan Pouwelse
• Abstract要約: この調査は言語モデル(LM)の領域を掘り下げ、外部の知識ソースをタップする機能を備えている。 欠落したトークンを予測するという標準的な目的に固執する一方で、これらの拡張LMは多種多様で、おそらくパラメトリックでない外部モジュールを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large pre-trained language models have demonstrated their proficiency in storing factual knowledge within their parameters and achieving remarkable results when fine-tuned for downstream natural language processing tasks. Nonetheless, their capacity to access and manipulate knowledge with precision remains constrained, resulting in performance disparities on knowledge-intensive tasks when compared to task-specific architectures. Additionally, the challenges of providing provenance for model decisions and maintaining up-to-date world knowledge persist as open research frontiers. To address these limitations, the integration of pre-trained models with differentiable access mechanisms to explicit non-parametric memory emerges as a promising solution. This survey delves into the realm of language models (LMs) augmented with the ability to tap into external knowledge sources, including external knowledge bases and search engines. While adhering to the standard objective of predicting missing tokens, these augmented LMs leverage diverse, possibly non-parametric external modules to augment their contextual processing capabilities, departing from the conventional language modeling paradigm. Through an exploration of current advancements in augmenting large language models with knowledge, this work concludes that this emerging research direction holds the potential to address prevalent issues in traditional LMs, such as hallucinations, un-grounded responses, and scalability challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習された言語モデルでは、実際の知識をパラメータに格納し、下流自然言語処理タスクを微調整した場合に顕著な結果を得る能力が実証されている。 それでも、正確さで知識にアクセスして操作する能力は制約を受けず、タスク固有のアーキテクチャと比較して、知識集約的なタスクのパフォーマンスの差が生じます。 加えて、オープン研究のフロンティアとして、モデル決定の証明を提供し、最新世界の知識を維持するという課題が続いている。 これらの制限に対処するため、明示的な非パラメトリックメモリに対する異なるアクセス機構を持つ事前学習モデルの統合が、有望なソリューションとして現れている。 この調査は、外部知識ベースや検索エンジンを含む外部知識ソースを活用できるように拡張された言語モデル(LM)の領域を掘り下げるものである。 これらの拡張LMは、欠落したトークンを予測するという標準的な目的に固執する一方で、多種多様でおそらくパラメトリックでない外部モジュールを活用して、従来の言語モデリングパラダイムから離れ、コンテキスト処理能力を増強する。 大規模言語モデルの拡張における現在の進歩を探究し、この新たな研究の方向性は幻覚や根拠のない応答、スケーラビリティの課題など、従来のlmmで一般的な問題に対処する可能性を秘めていると結論づけた。

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